Будущее не за горами, а технологии искусственного интеллекта заставляют с каждым годом восторженно лицезреть на новые достижения, более продвинутые и восхитительные чем предыдущий опыт. Такой опыт не обошёл стороной и машины. Различные производители машин создают всё более новые алгоритмы ИИ для своих творений инженерной мысли, однако как же происходит запоминание?
Для того чтобы обучиться, ИИ требуется огромный опыт, а для того чтобы научиться выполнять задачу без единой ошибки, требуется ещё больший опыт. В итоге получаем естественную закономерность: Чем больше опыт, тем больше качество исполнения и безошибочность.
Однако в то время как крупные производители просто наделяют свою технологию определённым количеством верных решений, что придаёт верность управления, то мелкие программисты и средние компании идут другим путём, - Создают множество вариантов той или иной ситуации, где ИИ будет сам учиться на своих же ошибках. Каждая ошибка равна новому опыту, а каждый новый опыт приближает проект к заданной цели.
Так, имея достаточно хорошие комплектующие персонального компьютера, почти любой человек может сам создать задачу выполнения определённой цели ИИ. Для этого достаточно выучить определённые азы в программировании и можно приступать.
Давайте посмотрим, как же удаётся достаточно хорошо обученному искусственному интеллекту овладеть с повседневной парковкой машины в игровой форме.
Как видно из видео, для выполнения такой задачи потребовалось более 310 тысяч "единиц опыта". Это позволило осуществлять парковку со 100% вероятностью без повреждений машины и объектов рядом. До этого момента ИИ просто напросто не понимал что такое парковка, сбивал всё на своём пути и не мог банально понять куда двигаться, однако со временем попадания в заветный прямоугольник стали всё чаще и чаще.
Вот такие технологии на сегодняшний день используются в программировании искусственного интелекта. А что знаете вы об этом? Обязательно поделитесь своим мнением в комментариях.
